The predictive value of markers of fibrinolysis and endothelial dysfunction in the post thrombotic syndrome
Notice bibliographique
Résumé
The post thrombotic syndrome (PTS) develops in 20-40% of deep venous thrombosis (DVT) patients. Risk factors for PTS have not been well elucidated. Identification of risk factors would facilitate individualised risk assessment for PTS. We conducted a systematic review to determine whether biomarkers of fibrinolysis or endothelial dysfunction can predict the risk for PTS among DVT patients. Studies were identified by searching the electronic databases PubMed, EMBASE, Scopus and Web of science. We included studies published between 1990 and 2013, measured biomarker levels in adult DVT patients, and reported rates of PTS development. Fourteen studies were included: 11 investigated the association between D-dimer and PTS; three examined fibrinogen; two measured von Willebrand factor; one measured plasminogen activator inhibitor-1; one assessed ADAMTS-13 (A Disintegrin and Metalloprotease with Thrombospondin type 1 repeats) and one measured factor XIII activity. Studies varied with regards to inclusion criteria, definition of PTS, time point and method of biomarker measurement. We were unable to meta-analyse results due to marked clinical heterogeneity. Descriptively, a significant association with PTS was found for D-dimer in four studies and factor XIII in one study. Further prospective research is needed to elucidate whether these markers might be useful to predict PTS development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».